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비즈니스를 위한 데이터 과학 빅데이터를 바라보는 데이터 마이닝과 분석적 사고

포스터 프로보스트 , 톰 포셋 지음 | 강권학 옮김 | 한빛미디어 | 2014년 07월 30일 출간
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상품상세정보
ISBN 9788968481093(8968481091)
쪽수 420쪽
크기 183 * 235 * 30 mm /790g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Data Science For Business

책소개

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이 책의 주제어

『비즈니스를 위한 데이터 과학』는 데이터 과학에서 가장 중요한 기본 개념을 설명한다. 이 개념들은 문제에 대한 계획을 세우는 일부터 데이터 과학 기법을 적용하고 더 나은 의사 결정을 하기 위해 결과를 배치하는 과정까지 폭 넓게 적용될 뿐만 아니라 다양한 비즈니스 분석 방법론 및 기법의 기반이 되기도 한다.

목차

1장. 개요 : 데이터 분석적 사고 방식
__1.1 데이터가 제공하는 무한한 기회
__1.2 예 : 허리케인 프란시스
__1.3 예제 : 고객 이탈 예측
__1.4 데이터 과학, 데이터 공학, 데이터 주도 의사 결정
__1.5 데이터 처리와 ‘빅 데이터’
__1.6 빅 데이터 1.0에서 빅 데이터 2.0으로
__1.7 전략적 자산으로서의 데이터 및 데이터 과학 능력
__1.8 데이터 분석적 사고
__1.9 이 책에 대하여
__1.10 다시 보는 데이터 마이닝과 데이터 과학
__1.11 데이터 과학과 데이터 과학자의 일은 화학과 시험관의 관계
__1.12 요약

2장 비즈니스 문제와 데이터 과학 해결책
__2.1 비즈니스 문제에서 시작해 데이터 마이닝 작업으로
__2.2 감독 방법과 자율 방법
__2.3 데이터 마이닝과 그 결과
__2.4 데이터 마이닝 프로세스
__2.5 데이터 과학팀을 관리한다는 것은?
__2.6 그 외 분석 기법 및 기술
__2.7 요약

3장. 예측 모델링 개요 : 연관성에서 감독 세분화까지
__3.1 모델, 유도, 예측
__3.2 감독 세분화
__3.3 세분화 과정의 시각화
__3.4 규칙 집합으로서의 트리
__3.5 확률 추정
__3.6 사례 : 트리 유도로 고객 이탈 문제 해결하기
__3.7 요약

4장. 데이터에 대한 모델 적합화
__4.1 수학 함수를 통한 분류
__4.2 수학 함수를 이용한 회귀 분석
__4.3 계층 확률 추정과 로지스틱 회귀 분석
__4.4 사례 : 로지스틱 회귀 분석과 트리 유도 비교
__4.5 비선형 함수, 지원 벡터 기계, 신경망
__4.6 요약

5장. 과적합화 문제 해결
__5.1 일반화
__5.2 과적합화
__5.3 과적합화 검사
__5.4 사례 : 선형 함수 과적합화
__5.5 * 사례 : 왜 과적합화가 문제인가?
__5.6 예비 데이터 평가에서 교차 검증까지
__5.7 다시 모델링한 고객 이탈 문제
__5.8 학습 곡선
__5.9 과적합화 회피와 복잡도 제어
__5.10 요약

6장. 유사도, 이웃, 군집
__6.1 유사도와 거리
__6.2 최근접 이웃 추론
__6.3 유사도 및 이웃에 관한 주요 세부 사항
__6.4 군집화
__6.5 비즈니스 문제 해결과 데이터 탐사 문제
__6.6 요약

7장. 결정 분석적 사고 1 : 좋은 모델은?
__7.1 분류자 평가
__7.2 모델 평가에 대한 일반적인 원리
__7.3 핵심 분석 프레임워크 : 기댓값
__7.4 평가, 기준선 성능, 데이터 투자의 영향
__7.5 요약

8장. 모델 성능 시각화
__8.1 분류 대신 서열화하기
__8.2 수익 곡선
__8.3 ROC 그래프와 곡선
__8.4 ROC 곡선 하위 영역(AUC)
__8.5 누적 응답 곡선과 향상도 곡선
__8.6 예제 : 고객 이탈 모델링에 대한 성능 분석
__8.7 요약

9장. 증거와 확률
__9.1 예제 : 온라인 고객 광고 타겟팅
__9.2 증거의 통계적 조합
__9.3 데이터 과학에 베이즈 규칙 응용
__9.4 증거 ‘향상도’ 모델
__9.5 예제 : 페이스북 ‘좋아요’의 증거 향상도
__9.6 요약

10장. 텍스트 표현 및 마이닝
__10.1 텍스트가 중요한 이유
__10.2 텍스트가 어려운 이유
__10.3 텍스트 표현법
__10.4 예제 : 재즈 음악가
__10.5 * IDF와 엔트로피의 관계
__10.6 단어 주머니보다 복잡한 표현들
__10.7 예제 : 주가 변동을 예측하기 위한 뉴스 기사 마이닝
__10.8 요약

11장. 결정 분석적 사고 2 : 분석 공학
__11.1 자선 단체 후원할 가능성이 높은 후원자 타겟팅
__11.2 훨씬 더 복잡한 고객 이탈 문제
__11.3 요약

12장. 기타 데이터 과학 작업과 기법
__12.1 동시 발생과 연관성의 발견
__12.2 프로파일링 : 전형적인 행동의 발견
__12.3 연결 예측과 친구 추천
__12.4 데이터 축소, 잠재 정보, 영화 추천
__12.5 편중, 편차, 조합 기법
__12.6 데이터 주도 인과 관계 설명과 바이럴 마케팅 예제
__12.7 요약

13장. 데이터 과학과 비즈니스 전략
__13.1 돌아온 데이터 분석적 사고
__13.2 데이터 과학으로 경쟁 우위 획득
__13.3 데이터 과학으로 경쟁 우위 유지
__13.4 데이터 과학자 및 팀의 영입과 육성
__13.5 데이터 과학 사례 연구 조사
__13.6 모든 창조적인 아이디어의 수용
__13.7 데이터 과학 프로젝트 제안서 평가
__13.8 기업의 데이터 과학 성숙도

14장. 결론
__14.1 데이터 과학의 기본 개념
__14.2 데이터가 할 수 없는 일 : 사람이 중심에
__14.3 개인 정보 보호, 윤리, 데이터 마이닝
__14.4 데이터 과학에 대한 남은 이야기
__14.5 마지막 사례 : 크라우드 소싱에서 클라우드 소싱으로
__14.6 책을 마치며

부록 A.1 제안서 검토 가이드
부록 A.2 또 다른 제안서 예제
부록 A.3 용어 정리

출판사 서평

이 책은 비즈니스 의사 결정을 향상시키기 위해 대량의 데이터에서 유용한 정보와 지식을 추출하는 방법에 대해 설명한다.

데이터 과학이란?
‘데이터 과학’과 ‘데이터 마이닝’이라는 용어는 종종 혼용해서 사용되지만, 다양한 특징을 가진 개인과 기관이 ‘데이터 과학’을 통해 이익을 얻으려고 함에 따라 새로운 의미를 지니게 되었다. 간단히 말해 데이터 과학은 데이터로부터 지식을 뽑아내는 방법을 알려주는 근본적인 원리를 말하며, 데이터 마이닝은 이 원리에 따르는 기술을 이용해 데이터에서 지식을 뽑아내는 기법을 말한다. 용어의 범위를 ... 더보기

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